Aplicación de técnicas computacionales en inferencia de datos petrofísicos

Abstract

En este trabajo se han utilizado técnicas asociadas a la categoría de inteligencia artificial, como lo son la lógica difusa (LD), las redes neuronales artificiales (RNA) y sus híbridos como ANFIS. El objetivo principal ha sido determinar de forma sistemática las bondades de cada una de estas técnicas al ser evaluadas con datos petrofísicos, en este caso, datos de permeabilidad (k), porosidad (p), saturación de agua (Sw) y volumen de arcilla (Vsh), para determinar ecuaciones de inferencia que permitan identificar el comportamiento cualitativo y cuantitativo de la permeabilidad de ese pozo y pozos vecinos. Los resultados son aún preliminares, ya que en esta etapa principalmente se han estado desarrollando los módulos de automatización del proceso. Sin embargo, lo encontrado hasta el presente permite concluir que el uso de sistemas híbridos es el más adecuado, en particular, cuando los datos provienen de fenómenos de la naturaleza como en este caso. La optimización de todo este proceso abre un camino de nuevas investigaciones, no sólo para este tipo de datos.